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卢旺达的气候适应监测，评估和学习系统在人类和运输部门中：
卢旺达致力于减少温室气体排放，并在人类定居和运输等部门中采取适应措施。在这方面，正在制定关键政策和战略计划，以支持可持续的城市化，气候富裕的发展以及运输中的环境考虑。使用卢旺达国家统计研究所和包括国家和部门计划在内的各种战略文件的数据建立了卢旺达人类定居点和运输部门的适应指标的基线值，以及来自多个机构的年度报告。这些机构包括基础设施部，卢旺达住房局，水和卫生公司，卢旺达水资源委员会，负责紧急事务管理部，卢旺达运输开发局和卢旺达公用事业监管局。
人类与自动化机器学习系统交互的角色和模式：评论与观点
随着自动化机器学习 (AutoML) 系统在复杂程度和性能方面不断进步，了解这些框架中人机交互 (HCI) 的“方式”和“原因”变得非常重要，无论是当前的还是预期的。这样的讨论对于最佳系统设计是必要的，利用先进的数据处理能力来支持涉及人类的决策，但它也是识别不断提高的机器自主性水平所带来的机遇和风险的关键。在此背景下，我们重点关注以下问题：(i) 目前，对于最先进的 AutoML 算法来说，HCI 是什么样子的，特别是在开发、部署和维护阶段？(ii) 不同类型的用户和利益相关者对 AutoML 框架内 HCI 的期望是否不同？(iii) 如何管理 HCI，以便 AutoML 解决方案获得人类的信任和
心理学与人工智能在电子商务中的融合...
传统的电子学习系统在以最有效的方式向学习者传递内容方面存在许多不足。研究表明，电子学习系统不能适应学习者的思维和学习风格，从而导致学习效果不佳。本文提出了一种解决此问题的方法。研究人员认为，人工智能技术可以与电子学习系统中学习者的学习和思维方式（心理学）相结合，以提供丰富的学习体验。到目前为止，还没有尝试将人工智能和心理学整合到电子学习环境中，这使得本文独一无二。本文通过设计一个称为“智能电子学习系统”的系统来探讨这一主题。本文试图提出人工智能算法，将其应用于学习者的学习和思维方式，为每个学生提供高度自适应的模型，以增强他们的学习体验。对照组和实验组的表现存在显著差异，这证实了如果将心理学和人工智能结合起来，学生在电子学习系统中的学习体验将得到显著改善。这表明人工智能可以与心理学很好地结合起来，增强电子学习环境中的学习体验。
人工智能安全的关键概念：机器学习的可解释性
现代机器学习系统在自动化决策中越来越普遍，涵盖了私人和公共领域的各种应用。随着这种趋势的持续，机器学习系统的部署越来越缺乏人类监督，包括在其决策可能对人们的生活产生重大影响的领域。这些领域包括自动信用评分、医疗诊断、招聘和自动驾驶等。1 与此同时，机器学习系统也变得越来越复杂，很难分析和理解它们如何得出结论。这种复杂性的增加——以及随之而来的可解释性的缺乏——对在高风险环境中使用机器学习系统提出了根本挑战。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统 课程和教学大纲-M.Sc.应用数学 电子与ICT学院，NIT WARANGAL https://forms.gle/ ...
计划教育目标PEO-1通过计算技术和程序核心对数学的基本面提供充分的了解，以应对数学和其他相关跨学科领域所面临的挑战。PEO-2促进了教学，学术界，研究组织，国家/国际实验室和行业的深入学习者和进步职业。PEO-3通过分析和应用数学和计算工具和技术来开发用于现实生活问题的模型和仿真工具。PEO-4展示了有效的沟通和人际交往，管理和领导能力，以履行专业职责，并在日常事务中保持科学支持。PEO-5从事终身学习并适应不断变化的专业和社会需求。
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关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例，与会者将获得实用技能，可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
《积极学校心理学杂志》 http://journalppw.com 2022 年第 6 卷第 8 期，4038-4049 基于人工智能的电子学习系统的开发
5 助理教授，土木工程系，Koneru Lakshmaiah 教育基金会（视为大学），贡土尔，安得拉邦。6 副教授，CSE 系，Gitam 技术学校，Gitam（视为大学），Vishkapatanam，安得拉邦，摘要：电子学习系统如今已成为教育系统的重要组成部分。在课堂上使用技术可以实现高效、有效的基于内容的教学，从而增强学生的自信心。个性化学习系统的重点在于学习行为和兴趣，课程根据学习者的资质和基础知识而制定。这是一种灵活的教学方法，可以根据每个学生的要求进行量身定制。量身定制的学习策略可以最大限度地满足每个学习者的需求。本研究项目为创建定制的电子学习系统提供了一种实用的方法。为了提高在线学习系统的有效性，基于人工智能的系统会根据每个学生的需求进行个性化调整。这是一种适应性强的电子学习系统，可根据学习者的诸多学习方面进行操作。一种交互式定制电子学习系统正在通过结合数据挖掘方法、人工神经网络、模糊逻辑和自适应神经模糊系统的研究进行开发。关键词：电子学习、人工神经网络、模糊逻辑、神经模糊系统。1. 简介电子学习系统现在是教育系统的重要组成部分。在课堂上使用技术可以实现高效、有效的基于内容的教学，从而提高学生的自信心。个性化学习系统的重点是学习行为和兴趣，课程是根据学习者的资质和基础知识创建的。这是一种灵活的教学方法，可以根据每个学生的要求进行量身定制[1]。量身定制的学习策略可以最大限度地满足每个学习者的需求。
